推荐系统是人工智能领域的重要应用，广泛用于电商、社交媒体和内容平台。以下是关键知识点与学习路径推荐：
🧠 核心概念
- 定义：通过算法分析用户行为，预测并推荐可能感兴趣的内容或商品
- 目标：提升用户体验，增加平台粘性与转化率
- 数据基础：用户点击、浏览时长、评分、购买记录等
📊 常见类型
协同过滤（Collaborative Filtering）
- 基于用户-物品交互矩阵
- 分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤
内容推荐（Content-Based Filtering）
- 利用物品特征与用户偏好匹配
- 例如：电影的标签与用户的观看历史
混合推荐（Hybrid Methods）
- 结合协同过滤与内容推荐
- 提升推荐多样性与准确性
🌐 应用场景
| 领域 | 典型案例 |
|---|---|
| 电商平台 | 商品推荐（如淘宝、亚马逊） |
| 社交媒体 | 视频/动态推荐（如抖音、微博） |
| 在线教育 | 个性化学习路径推荐（如Coursera） |
🚀 学习资源
基础理论
- 推荐系统数学原理（点击进入详细推导）
- 《机器学习推荐系统》（书籍推荐）
实战项目
- 使用Python构建推荐模型（含代码示例）
- TensorFlow Recommenders教程（深度学习实践）
📈 衡量指标
- 准确率（Precision/Recall）
- 覆盖率（Coverage）
- 新颖性（Novelty）
- 多样性（Diversity）
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